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為提高超短期風(fēng)速預(yù)測的可靠性和準確性，將被預(yù)測地點（本地）周邊測風(fēng)塔風(fēng)速風(fēng)向等當前和最近歷史觀測值作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，采用空間相關(guān)性來預(yù)測本地的未來風(fēng)速。首先，依據(jù)風(fēng)向和風(fēng)速的延遲相關(guān)性，挑選出上游測風(fēng)塔。之后，結(jié)合最優(yōu)延遲時間，利用各上游和本地最近的風(fēng)速觀測值來訓(xùn)練預(yù)測模型。最后，將各上游風(fēng)速的當前觀測值輸入模型，即可得到本地的風(fēng)速預(yù)測值。以偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）為主要模型，并采用線性回歸Oinear regression，LR）、最小二乘支持向量回歸等模型進行對照。以冬季風(fēng)時期的荷蘭Huibertgat和天津為被預(yù)測地點，進行了PLSR、LR預(yù)測誤差與模型階數(shù)、樣本容量之間關(guān)系的數(shù)值實驗。研究表明，在冬季風(fēng)時期，當樣本容量達到一定程度后，預(yù)測誤差的變化對階數(shù)、樣本容量和模型的類型均不再敏感。這表明空間相關(guān)性是一種較為可靠的超短期風(fēng)速預(yù)測方法。
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